অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী ডেটা ইন্টিগ্রেশন টুল, যা ডেটা ইনজেস্ট (Data Ingestion) বা সংগ্রহ করার জন্য অত্যন্ত কার্যকরী। নিফাই বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারে, যেমন ফাইল সিস্টেম, ডাটাবেস, API, IoT ডিভাইস, এবং আরও অনেক স্থান থেকে। এই ডেটা ইনজেশন প্রক্রিয়াটি নিফাই-এর মাধ্যমে সহজ, দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে করা সম্ভব।
নিফাই এর মাধ্যমে ডেটা ইনজেশন করতে হলে, আপনাকে কিছু প্রাথমিক কাজ করতে হবে, যেমন সোর্স নির্ধারণ করা, প্রক্রিয়াকরণ ফ্লো তৈরি করা এবং সেই ফ্লো দিয়ে ডেটা সংগ্রহ করা। নিচে এই প্রক্রিয়ার কিছু মূল ধাপ আলোচনা করা হলো।
প্রথমেই আপনাকে ডেটা সোর্স নির্বাচন করতে হবে। নিফাই বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা গ্রহণ করতে সক্ষম, যেমন:
নিফাই-তে ডেটা ইনজেশন সাধারণত প্রসেসর ব্যবহার করে করা হয়। প্রতিটি প্রসেসর একটি নির্দিষ্ট কাজ বা কার্যক্রম সম্পাদন করে। ডেটা সোর্স থেকে ডেটা গ্রহণ করার জন্য সাধারণত নিচের প্রসেসরগুলি ব্যবহার করা হয়:
প্রসেসর কনফিগার করার সময় আপনাকে সোর্সের তথ্য যেমন ডিরেক্টরি পাথ (ফাইল সোর্সের জন্য), ডাটাবেসের সার্ভার তথ্য (ডাটাবেস সোর্সের জন্য) বা API URL প্রদান করতে হবে।
নিফাই-এ ডেটা ফ্লো তৈরি করার জন্য গ্রাফিক্যাল ইন্টারফেসে বিভিন্ন প্রসেসর এবং কনেকটর যুক্ত করতে হবে। একটি সাধারণ ডেটা ইনজেশন ফ্লো তৈরির জন্য নিচের স্টেপগুলি অনুসরণ করা যায়:
GetFile, ExecuteSQL ইত্যাদি)।LogAttribute প্রসেসর ব্যবহার করুন, যা ডেটার মেটাডেটা বা কনটেন্ট যাচাই করতে সাহায্য করবে।ডেটা ইনজেস্ট করার পরে প্রায়শই ডেটার রূপান্তর বা প্রসেসিং প্রয়োজন হয়। নিফাই প্রসেসরগুলি যেমন ReplaceText, UpdateAttribute, JoltTransformJSON ইত্যাদি ব্যবহার করে ডেটার রূপান্তর করা যায়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি JSON ফাইলকে XML ফরম্যাটে রূপান্তর করতে পারেন বা CSV ফাইলকে JSON ফরম্যাটে রূপান্তর করতে পারেন।
ডেটা ইনজেস্ট করার পরে, ডেটা যে গন্তব্যে পাঠানো হবে, তা নির্ধারণ করতে হবে। নিফাই ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন গন্তব্যে ডেটা পাঠানোর সুবিধা দেয়:
ধরা যাক, আমরা একটি ফোল্ডার থেকে CSV ফাইল সংগ্রহ করে সেটি ডাটাবেসে ইনজেস্ট করতে চাই। নিচে একটি সাধারণ ডেটা ইনজেশন ফ্লো দেখানো হলো:
এই ফ্লো তৈরি করতে আপনি নিফাই এর গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেসে ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ভিত্তিতে প্রসেসরগুলিকে যুক্ত করতে পারবেন এবং তাদের কনফিগারেশন সম্পাদন করতে পারবেন।
অ্যাপাচি নিফাই একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ডেটা ইনজেশন টুল যা বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ, প্রসেসিং এবং ট্রান্সফরমেশন সহজে পরিচালনা করতে সক্ষম। এর গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেসের মাধ্যমে ডেটা ফ্লো ডিজাইন করা, ডেটা ইনজেস্ট করা, এবং গন্তব্যে পাঠানো খুবই সুবিধাজনক। নিফাই ডেটা সংগ্রহের জন্য বিভিন্ন প্রসেসর, কনফিগারেশন এবং কনেকটর ব্যবহার করতে সক্ষম যা ডেটার গতি এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করে।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) ফাইল সিস্টেম থেকে ডেটা সংগ্রহ করার জন্য GetFile এবং ListFile প্রসেসর দুটি ব্যবহার করে। এই প্রসেসরগুলো ফাইল সিস্টেম থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রস্তুত করে। তাদের মধ্যে কিছু মৌলিক পার্থক্য রয়েছে, যা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে ব্যবহারের জন্য উপযোগী।
ListFile প্রসেসরটি একটি ফোল্ডারের মধ্যে উপস্থিত ফাইলের একটি তালিকা তৈরি করে এবং সেই ফাইলগুলিকে প্রসেসরের কাছে প্রেরণ করে। এটি একটি পর্যবেক্ষক প্রসেসর হিসেবে কাজ করে, যা ফোল্ডারটিতে নতুন ফাইল যোগ হওয়া বা পুরনো ফাইল মুছে যাওয়ার প্রতি মনিটরিং করে।
ListFile --> FetchFile --> Process (transform, filter, etc.) --> PutFile (or any destination)
GetFile প্রসেসরটি নির্দিষ্ট ফোল্ডার থেকে ফাইলগুলো সরাসরি সংগ্রহ করে এবং সেগুলিকে FlowFile হিসেবে পরবর্তী প্রসেসিংয়ের জন্য প্রেরণ করে। এটি ListFile এর মতো ফাইলের তালিকা তৈরি করে না, বরং ফাইলগুলিকে সরাসরি প্রসেস করে এবং পরে সেগুলো ডিলিট বা মুভ করতে পারে। এটি সাধারণত স্থিতিশীল বা নির্দিষ্ট সময় অন্তর ফাইল সংগ্রহের জন্য ব্যবহৃত হয়।
GetFile --> Process (transform, filter, etc.) --> PutFile (or any destination)
| বৈশিষ্ট্য | ListFile | GetFile |
|---|---|---|
| কার্যকারিতা | ফোল্ডারে উপস্থিত ফাইলগুলোর তালিকা তৈরি করে | নির্দিষ্ট ফোল্ডার থেকে ফাইল সংগ্রহ করে |
| ফাইল হ্যান্ডলিং | ফাইলের মেটাডেটা সংগ্রহ করে, ফাইল জমা হয়নি | ফাইলটি সরাসরি সংগ্রহ করে, মুছে দেয় বা স্থানান্তর করে |
| স্টোরেজ ম্যানেজমেন্ট | ফাইল মুছে ফেলা হয় না | ফাইলটি মুছে ফেলা বা সরিয়ে ফেলা হয় |
| ব্যবহার | ফাইল প্রবাহ ম্যানেজমেন্ট, পর্যবেক্ষণ | একে একে ফাইল সংগ্রহ এবং স্থানান্তর |
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) এর ListFile এবং GetFile প্রসেসর দুটি ফাইল সিস্টেম থেকে ডেটা সংগ্রহের জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে তাদের ব্যবহার এবং কার্যকারিতায় কিছু পার্থক্য রয়েছে:
এই দুটি প্রসেসরের মধ্য দিয়ে আপনি ফাইল সিস্টেমে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করার কাজটি কার্যকরভাবে করতে পারবেন।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী ডেটা ফ্লো ব্যবস্থাপনা প্ল্যাটফর্ম, যা ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং স্থানান্তর করার জন্য ব্যবহৃত হয়। NiFi বিভিন্ন প্রকারের ডেটা উৎস থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম এবং তার মধ্যে একটি প্রধান উৎস হল ডেটাবেস। এই উদ্দেশ্যে NiFi-তে দুটি গুরুত্বপূর্ণ প্রোসেসর রয়েছে: QueryDatabaseTable এবং ExecuteSQL। এই দুটি প্রোসেসর ব্যবহার করে আপনি ডেটাবেস থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে পারেন।
QueryDatabaseTable প্রোসেসরটি একটি ডেটাবেস থেকে একটি টেবিলের সমস্ত বা নির্বাচিত ডেটা সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মূলত একটি SELECT কুয়েরি চালায় যা টেবিলের নির্দিষ্ট রেকর্ডগুলো ডেটাবেস থেকে ফেচ করে নেয়।
এটি সাধারণত যখন আপনি একটি নির্দিষ্ট টেবিলের সমস্ত বা কিছু ডেটা বের করতে চান তখন ব্যবহার করা হয়। এই প্রোসেসরটি ডেটাবেসের কনফিগারেশনের জন্য Database Connection Pooling Service ব্যবহার করে, যা ডেটাবেসের সাথে সংযোগ স্থাপন করতে সহায়ক।
ধরা যাক, একটি ডেটাবেস টেবিলের সমস্ত রেকর্ড সংগ্রহ করতে চান:
customersQuery: আপনি যদি নির্দিষ্ট শর্তে ডেটা চান, তবে SQL কুয়েরি ব্যবহার করতে পারেন, যেমন:
SELECT * FROM customers WHERE status = 'active'
এই কনফিগারেশনটি ডেটাবেস থেকে অ্যাকটিভ কাস্টমারদের তথ্য সংগ্রহ করবে।
ExecuteSQL প্রোসেসরটি একটি SQL কুয়েরি (যেমন SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE) চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি সাধারণত একাধিক রেকর্ড পেতে, বা ডেটাবেসে কোনো পরিবর্তন (INSERT, UPDATE, DELETE) করতে ব্যবহৃত হয়।
এটি মূলত SQL কুয়েরি চালাতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে আপনি একটি নির্দিষ্ট কুয়েরি লিখে ডেটাবেসে কার্যক্রম সম্পাদন করতে পারেন। এই প্রোসেসরটি ডেটাবেস থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করতে এবং তার সাথে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সহায়ক।
SQL Query: এখানে আপনি আপনার SQL কুয়েরি লিখবেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি SELECT কুয়েরি:
SELECT id, name, address FROM customers WHERE status = 'active'
অথবা ডেটাবেসে ইনসার্ট বা আপডেট করতে হলে সংশ্লিষ্ট কুয়েরি লিখুন।
আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট টেবিলের রেকর্ড সংগ্রহ করতে চান:
SQL Query:
SELECT * FROM customers WHERE signup_date > '2023-01-01'
এই কুয়েরিটি সকল গ্রাহককে নির্বাচন করবে যাদের সাইনআপের তারিখ ২০২৩ সালের জানুয়ারি ১ তারিখের পর।
| বৈশিষ্ট্য | QueryDatabaseTable | ExecuteSQL |
|---|---|---|
| কাজের ধরন | টেবিল থেকে ডেটা ফেচ করা, সাধারণত SELECT কুয়েরি | সাধারণ SQL কুয়েরি যেমন SELECT, INSERT, UPDATE চালানো |
| প্রতিক্রিয়া | এক বা একাধিক রেকর্ডের জন্য FlowFile তৈরি হয় | একাধিক রেকর্ড পেতে বা কোনো পরিবর্তন করতে ব্যবহৃত হয় |
| প্রতিটি FlowFile এর মধ্যে | একটি টেবিলের একাধিক রেকর্ড থাকতে পারে | নির্দিষ্ট SQL কুয়েরির ফলাফল FlowFile এর মধ্যে থাকে |
| প্রক্রিয়া | সাধারণত ডেটা সংগ্রহের জন্য ব্যবহৃত | SQL কুয়েরি চালানোর জন্য ব্যবহৃত |
যেহেতু QueryDatabaseTable এবং ExecuteSQL দুটি প্রোসেসর SQL কুয়েরি চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয়, সুতরাং আপনি তাদের সমন্বয়ে ডেটাবেস থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, QueryDatabaseTable ব্যবহার করে আপনি ডেটা সংগ্রহ করতে পারেন এবং তারপরে ExecuteSQL ব্যবহার করে ডেটাবেসে কোনো পরিবর্তন করতে পারেন বা ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারেন।
অ্যাপাচি নিফাই-তে QueryDatabaseTable এবং ExecuteSQL দুটি গুরুত্বপূর্ণ প্রোসেসর ডেটাবেস থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়। QueryDatabaseTable টেবিল থেকে নির্দিষ্ট ডেটা সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয়, এবং ExecuteSQL SQL কুয়েরি চালানোর জন্য ব্যবহৃত হয় যা ডেটাবেসে পরিবর্তন বা ডেটা সংগ্রহ করতে সহায়ক। এই দুটি প্রোসেসরের সাহায্যে NiFi ডেটাবেস থেকে ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়া করা সহজ ও কার্যকরী হয়।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্ট টুল যা ডেটা সংগ্রহ, প্রসেসিং এবং ট্রান্সফরমেশন পরিচালনা করতে ব্যবহৃত হয়। NiFi REST API এবং Web Services সমর্থন করে, যার মাধ্যমে আপনি বিভিন্ন ডেটা সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে এবং অন্যান্য সিস্টেমের সাথে ইন্টিগ্রেশন করতে সক্ষম হন।
REST API এবং Web Services এর মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ একটি সাধারণ পদ্ধতি, যেখানে আপনি HTTP প্রোটোকলের মাধ্যমে ডেটা রিকোয়েস্ট পাঠাতে এবং সেসব রেসপন্স গ্রহণ করতে পারেন। এই পদ্ধতিটি NiFi ব্যবহারকারীদের ডেটার মধ্যে আরও ব্যাপক যোগাযোগ এবং ইন্টিগ্রেশন সুযোগ প্রদান করে।
NiFi এর REST API বিভিন্ন কার্যক্রম সম্পাদন করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন ডেটা ফ্লো পরিচালনা, প্রসেসর চালানো, এবং ডেটা সংগ্রহ করা। এটি HTTP রিকোয়েস্টের মাধ্যমে NiFi সিস্টেমের বিভিন্ন উপাদান পরিচালনা করার সুযোগ দেয়।
NiFi REST API থেকে ডেটা সংগ্রহের জন্য সাধারণভাবে HTTP GET রিকোয়েস্ট ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি প্রসেসরের স্ট্যাটাস বা ডেটা ফ্লো সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ করতে API রিকোয়েস্ট পাঠাতে পারেন।
# GET request to NiFi REST API to fetch processor status
curl -X GET "http://localhost:8080/nifi-api/processors" -H "Content-Type: application/json"
উপরের রিকোয়েস্টটি NiFi এর প্রসেসরের স্ট্যাটাস সম্পর্কে তথ্য ফেরত দিবে।
NiFi বিভিন্ন Web Services ইন্টিগ্রেট করার জন্য সহজে কনফিগারযোগ্য। এটি HTTP, HTTPS, FTP, SFTP, এবং অন্যান্য প্রোটোকল ব্যবহার করে Web Services এর মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম। NiFi এর GetHTTP এবং GetFile প্রসেসরগুলি ব্যবহার করে Web Services এর মাধ্যমে ডেটা গ্রহণ করা যায়।
GetHTTP প্রসেসর HTTP অথবা HTTPS প্রোটোকল ব্যবহার করে Web Service থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার Web Service একটি JSON ফাইল প্রদান করে, তাহলে NiFi এই ডেটা সংগ্রহ করতে এবং সেটি প্রসেস করতে পারে।
1. Add a "GetHTTP" processor to the NiFi canvas.
2. Configure the processor by setting the URL of the REST API or Web Service endpoint.
3. Define the HTTP method (GET, POST) and other headers if required.
4. The processor will fetch data from the Web Service and process it.
NiFi Web Services এর মাধ্যমে ডেটা পাঠানোর জন্য PostHTTP প্রসেসর ব্যবহার করতে পারে। যদি আপনাকে Web Service এ ডেটা পাঠানোর প্রয়োজন হয়, তবে এই প্রসেসরটি ব্যবহার করা যেতে পারে।
1. Add a "PostHTTP" processor to the NiFi canvas.
2. Set the target URL (the Web Service endpoint).
3. Configure the processor with necessary headers, authentication tokens, and request body (e.g., JSON or XML).
4. The processor will send data to the Web Service.
REST API এবং Web Services এর মাধ্যমে NiFi ডেটা সংগ্রহ করার ফলে আপনি দ্রুত এবং কার্যকরীভাবে বিভিন্ন উৎস থেকে ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারবেন। NiFi এর এই ক্ষমতা ব্যবসায়িক কাজের গতি বাড়ানোর পাশাপাশি, ডেটা ফ্লো ম্যানেজমেন্ট ও অটোমেশনকে আরও সহজ এবং দক্ষ করে তোলে।
অ্যাপাচি নিফাই (Apache NiFi) একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম যা রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং বিতরণ করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং স্ট্রিমিং ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য বেশ কার্যকর, বিশেষ করে যখন কফকা (Kafka) এবং MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) এর মতো প্রযুক্তির মাধ্যমে রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহ করতে হয়। NiFi এই দুইটি জনপ্রিয় স্ট্রিমিং প্রযুক্তির সাথে একত্রে কাজ করতে পারে, যা সহজেই ডেটা সংগ্রহ, ট্রান্সফরমেশন এবং আউটপুট পরিচালনা করতে সহায়ক।
Kafka হল একটি ডিস্ট্রিবিউটেড স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম যা উচ্চ পরিমাণের রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। এটি ডেটা সংগ্রহ এবং প্রসেসিংয়ের জন্য একটি অবিচ্ছেদ্য টুল। অ্যাপাচি নিফাই কফকা থেকে ডেটা সংগ্রহ করার জন্য নির্দিষ্ট প্রসেসর সরবরাহ করে।
Producer এবং Consumer মডেল ব্যবহার করে। Producer ডেটা পাঠায় এবং Consumer ডেটা গ্রহণ করে। অ্যাপাচি নিফাই এই Consumer রূপে কাজ করতে পারে, যেখানে NiFi কফকা টপিক থেকে ডেটা সংগ্রহ করে এবং পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণের জন্য পাঠায়।NiFi Kafka Integration: অ্যাপাচি নিফাই কফকা থেকে ডেটা সংগ্রহ করার জন্য ConsumeKafka প্রসেসর ব্যবহার করে। এই প্রসেসরের মাধ্যমে NiFi একটি নির্দিষ্ট Kafka টপিক থেকে মেসেজ গ্রহণ করতে পারে এবং এগুলিকে FlowFile হিসেবে প্রক্রিয়া করতে পারে।
উদাহরণ:
ConsumeKafka_2_0 -> Processors for Transformation -> PutDatabaseRecord
এখানে, ConsumeKafka_2_0 প্রসেসর কফকা টপিক থেকে ডেটা গ্রহণ করে এবং এরপর NiFi সেই ডেটাকে প্রক্রিয়া করে এবং ডেটাবেসে পাঠায়।
MQTT একটি লাইটওয়েট মেসেজিং প্রোটোকল, যা মূলত IoT (Internet of Things) ডিভাইসগুলির মধ্যে কমপ্লেক্স এবং রিয়েল-টাইম ডেটা কমিউনিকেশন পরিচালনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। MQTT অত্যন্ত কম ব্যান্ডউইথের প্রয়োজনীয়তা এবং দ্রুত রেসপন্স টাইমের কারণে, এটি রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা সংগ্রহের জন্য একটি জনপ্রিয় প্রযুক্তি।
ConsumeMQTT প্রসেসর প্রদান করে। এটি MQTT সার্ভারের সাথে কানেক্ট করে এবং একটি নির্দিষ্ট টপিক থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে সক্ষম।NiFi MQTT Integration: NiFi ConsumeMQTT প্রসেসরের মাধ্যমে MQTT টপিক থেকে ডেটা গ্রহণ করে এবং তা FlowFile আকারে প্রক্রিয়া করে। এই প্রসেসরের মাধ্যমে NiFi MQTT ব্রোকারে সাবস্ক্রাইব করে রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহ করতে পারে।
উদাহরণ:
ConsumeMQTT -> Processors for Transformation -> PutFile
এখানে, ConsumeMQTT প্রসেসর MQTT ব্রোকার থেকে ডেটা গ্রহণ করে এবং পরে NiFi সেই ডেটাকে প্রক্রিয়া করে এবং ফাইল সিস্টেমে সংরক্ষণ করে।
ConsumeMQTT প্রসেসরে MQTT সার্ভারের URL, পোর্ট, টপিক, এবং অন্যান্য কনফিগারেশন সেট করতে হবে।NiFi বিভিন্ন ধরনের স্ট্রিমিং ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত হতে সক্ষম এবং রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহের জন্য এটি অত্যন্ত স্কেলেবল। এটি বড় পরিমাণে ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং প্রসেসিং করতে সক্ষম, যেখানে বিভিন্ন সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করা হয়।
NiFi একটি গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস (GUI) প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য Kafka এবং MQTT এর মতো টেকনোলজির সাথে সহজে ইন্টিগ্রেট হতে সহায়ক। এটি ডেটা ফ্লো ডিজাইন এবং কনফিগারেশন প্রক্রিয়াকে সরল করে তোলে।
NiFi বিভিন্ন প্রসেসর সরবরাহ করে যা ডেটা সংগ্রহের পর ট্রান্সফরমেশন এবং আউটপুট প্রদান করতে সাহায্য করে। এটি ডেটার প্রক্রিয়া ও পরিবর্তন করতে ব্যবহারকারীকে সক্ষম করে, যেমন JSON থেকে CSV তে রূপান্তর, ফিল্টারিং, বা ডেটার ভারসাম্য বজায় রাখা।
NiFi রিয়েল-টাইম ডেটা ফ্লো মনিটর করতে এবং সার্ভিস ট্রাবলশুট করতে সহায়ক। এটি ব্যবহারকারীদের ফ্লো স্ট্যাটাস, ডেটা ফ্লো এবং কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণের সুযোগ প্রদান করে।
অ্যাপাচি নিফাই রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহে একটি অত্যন্ত কার্যকরী প্ল্যাটফর্ম, বিশেষ করে যখন Kafka এবং MQTT এর মতো স্ট্রিমিং প্রযুক্তির সাথে কাজ করতে হয়। NiFi এর মাধ্যমে এই স্ট্রিমিং ডেটা সোর্স থেকে ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়া এবং আউটপুট সহজে পরিচালনা করা যায়। এটি ডেটা সংগ্রহের জন্য একাধিক প্রসেসরের মাধ্যমে বিভিন্ন প্রোটোকল এবং ফরম্যাটের সমর্থন প্রদান করে, যা রিয়েল-টাইম ডেটা ইন্টিগ্রেশন এবং প্রসেসিংকে আরও কার্যকর করে তোলে।
common.read_more
common.or
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
Lorem ipsum dolor, sit amet consectetur adipisicing elit. Ducimus nihil, quo, quis minus aspernatur expedita, incidunt facilis aliquid inventore voluptate dolores accusantium laborum labore a dolorum dolore omnis qui? Consequuntur sed facilis repellendus corrupti amet in quibusdam ducimus illo autem, a praesentium.
1 hour ago
